前言
企业数字化转型中，数据是核心资产，但恶意注入攻击时刻威胁着数据库稳定。即便开发团队遵循预编译和输入过滤最佳实践，遗留代码或第三方组件仍可能留下安全缺口。被动修补已不足以应对，我们需要更主动的防御策略。
KingbaseES 内置的智能 SQL 防护机制，提供了一种从数据库内核层构建的主动防御方案。它让异常语句无处遁形，帮助安全团队从'事后补救'转向'事前预防'。
一、注入风险：隐藏在输入背后的隐患
代码注入的原理看似简单，却极具破坏力：攻击者将恶意逻辑伪装成正常输入，诱导数据库执行非预期操作。
典型场景示例：
在一个登录验证环节，若用户在名称栏输入 ' OR '1'='1，后台查询可能演变为：
SELECT * FROM users WHERE username='' OR '1'='1' AND password='xxx'
由于 '1'='1' 恒成立，攻击者可能绕过身份验证获取敏感信息。
更严重的后果：
若输入包含 DROP TABLE users;-- 等指令，且应用层未做严密过滤，可能导致关键数据表被意外清除。
传统防御手段（如预编译）虽然有效，但高度依赖开发人员的编码规范。一旦动态 SQL 构建出现疏漏，风险便随之产生。而数据库的智能 SQL 防护机制，直接在数据库内核层设立'检查站'，无论应用层是否存在疏漏，所有执行语句都必须经过严格校验方可放行。
二、三种模式：构建灵活的'智能准入系统'
该机制的核心理念清晰明确：仅允许合规语句通行，阻断异常请求。通过建立合法语句白名单，系统只放行白名单内的操作，其他语句将被预警或拦截。
智能防护机制设计了三种工作模式，支持灵活配置：
- 学习模式：管理员指定需要监控的用户后，系统自动'观察'并记录这些用户执行的所有合规语句，生成规则库。无需手动编写复杂规则，有效避免人为疏漏。
- 预警模式：在正式启用防护前，可先开启此模式。所有语句均会执行，但若某条语句不在白名单中，系统将发出警报并记录日志。安全管理员可依据日志微调白名单，确保业务平稳过渡。
- 拦截模式：经过充分测试后，开启此模式以启动全面防护。任何不在白名单的语句都会被直接阻断并返回错误提示，同时写入审计日志。恶意注入企图将被彻底遏制。
您可根据实际业务场景灵活切换模式，让安全策略的落地更加平滑、可控，无需担忧误伤正常业务。
三、高效、精准、易用：理想的安全防护标准
1. 99.99% 的识别准确率，近乎'零误判'
该防护机制全面检查所有数据库连接执行的语句，且无法被绕过，仅白名单内的合法操作可正常执行。同时，它直接读取数据库内核解析后的结果来计算特征值，而非简单的字符串匹配。这意味着，即使数据操作语句中的常量千变万化（例如查询不同的用户 ID），其特征值依然稳定，不会导致误判。
为验证其拦截能力，我们进行了多轮大规模实测（基于 100 万条合规语句和 900 万条异常语句）：
| 类别 | 数量 | 检出/拦截情况 |
|---|---|---|
| 异常语句总数 | 900 万 | 全部检出 (900 万) |
